C’est un marché inattendu, né dans les coulisses de l’économie des startups. Depuis avril 2026, la société SimpleClosure propose une nouvelle activité : revendre les archives numériques d’entreprises en liquidation. Code source, échanges Slack, e-mails internes… tout peut être cédé sous licence. Pour son PDG Dori Yona, il s’agit d’une véritable « ruée vers l’or ».

En un an, près d’une centaine de transactions auraient déjà été conclues, pour plus d’un million de dollars redistribués aux fondateurs. Et la concurrence s’organise. La plateforme Sunset, par exemple, valorise particulièrement les données issues de secteurs sensibles comme la santé ou la finance, où les historiques sont riches et interconnectés.

Pourquoi un tel engouement ? Parce que les données sont devenues la matière première essentielle de l’intelligence artificielle. Or, comme l’a souligné Ilya Sutskever, les grandes bases publiques, Wikipédia, Reddit ou les livres numérisés, sont aujourd’hui largement exploitées. Les nouveaux systèmes d’IA ont besoin d’exemples concrets de travail réel : des échanges imparfaits, des erreurs, des processus humains. Résultat : un nouveau secteur émerge, celui des environnements d’entraînement simulés. Des entreprises comme AfterQuery vendent des univers professionnels reconstitués, « Finance World » ou « Tax World », où des agents IA apprennent à évoluer comme dans une entreprise. Des acteurs majeurs comme Anthropic ou Scale AI investissent déjà massivement dans ce domaine.

Mais cette économie soulève des questions sensibles. Juridiquement, les entreprises détiennent généralement les données produites par leurs salariés, y compris sur des outils comme Slack. Pourtant, pour des experts comme Marc Rotenberg, l’enjeu dépasse la simple propriété intellectuelle : il s’agit aussi de données personnelles. L’anonymisation, souvent mise en avant, reste imparfaite. Des études menées par OpenAI et Google ont montré que certains modèles peuvent mémoriser et restituer des données sensibles.

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